百度飞桨EasyDL助力高海拔光伏电站巡检效率提升98%

原创
07/20 14:11
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双碳政策加速推进,光伏产业进入高速发展期。国家能源局数据统计,2021年中国新增光伏并网装机容量53GW,同比增长约10%,连续9年稳居世界首位。但光伏电站通常位于戈壁、山间、草原等人烟稀少的区域,环境较为恶劣,精密仪器故障频发。为防范设备故障,保证电站的稳定运行,光伏电站的日常运维巡检就显得尤为重要。

从被动巡检到主动预判

光伏运维的“巡检监察”需求

传统的巡检方法是运维人员高举扫描仪或借助车辆对光伏面板进行检查,隐性故障多,被发现时间长,无效巡检多,人工成本高,后期运维巡检也存在诸多问题。

 

为满足光伏电站降本增效及精细化管理需求,无人化智能巡检已成大势所趋,由此也催生了光伏运维“巡”、“检”、“监”、“察”四大业务需求:

巡:如何实现高效巡检?

光伏电站一般规模较大,光伏面板分布位置分散,单位面积内面板分布数量较多,举例来说,一座100MW的光伏电站,光伏面板组件可高达40万块,而传统巡检基本采用“人+车”的方式进行,往往需要消耗大量时间和精力,无论是人员成本还是车辆成本都非常高。

检:如何实现精细化故障判断?

传统巡检中,往往采用人眼辨别提取的方式从影像数据中提取目标信息,比较容易产生纰漏,而且效率较低。同时,输出结果也会受到人员主观意识影响,准确性和标准化有待提升。

监:如何实现设备动态监测?

随着电站的精细化管理需求越来越高,设备动态监测的需求也越来越高,而传统巡检由于设备基数大,例行巡检周期长,同时还要考虑到大风、沙尘等不适合巡视的时间,无法做到随时随地对目标物体状态进行监测。

察:如何挖掘数据深层价值?

光伏电站涵盖海量数据,包括巡检数据、设备发电数据、地形数据等,如何从巡检大数据中挖掘数据的深层价值,为客户提供增值服务,如从无人机热红外遥感大数据中分析设备性能劣化趋势、故障预判等,成为能源数字化时代的需求。

百度飞桨EasyDL

助力光伏电站巡检降本提效

在光伏产业进入微利时代的今天,每一分发电量的提升都极其关键。如何提高质量控制和运维管理效率,是光伏行业亟待解决的难题。

北京数维思创科技有限公司是一家光伏电站无人机智能巡检系统供应商,专注于光伏电站无人机智能巡检系统的研发与应用。为满足光伏运维巡、检、监、察需求,数维思创基于百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台,研发出一套高效巡检、智能运维、安全可靠的光伏电站智能巡检解决方案。

该方案基于深度学习的热红外光伏板识别,可快速对无人机获取的光伏组件热红外图像进行智能分析,自动识别出热斑、二极管、零电流等故障并自动定位,其中热斑、二极管自动识别准确率超过95%,故障定位精度优于1m,较传统人工巡检效率提升几十倍。

以100MW电站直流侧巡检为例,以往人工巡检需要180人/天,而无人机巡检仅需要3人/天,巡检效率提升98.33%。加上故障诊断、故障消除等工作,保守估计,无人机巡检+故障诊断可提升电站运维管理效率在20%以上。

效率提升的背后,离不开AI技术的加持。说到AI技术与光伏产业的融合,数维思创创始人杨帆在探索的路上也是兜兜转转。数维思创曾自建2-3人的博士团队进行算法开发,经过3个月研发投入之后,发现算法精度只能达到90%,无法满足商用需求,继而又调研试用了多款人工智能平台产品,最终选择了百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台。“算法精度不但能稳定在95%以上,还大大降低了开发成本,提升了研发效率,商业化需求也很容易实现。”杨帆表示。

提到项目效益,杨帆以某20MWp光伏电站为例,通过无人机智能巡检发现故障组件287块,分布于182个组串内。经过故障诊断量化分析,年损失电量约1,065,598kwh,占理论发电量的3.15%。经过消缺整改后,电站电量提升5%左右,整个过程中投入的巡检及消缺成本仅为5.07万元,收益却高达106万元。

这是最好的时代,也是最具挑战的时代,人工智能技术的强大赋能,正在以前所未有的方式重塑各行各业。作为“AI技术流”,百度飞桨EasyDL历经多年产业实践打磨,已广泛应用于工业、农业、交通等行业中。未来,百度飞桨EasyDL将赋能支持更多企业转型,助力加快打造中国制造新范式,共攀AI工业大生产时代的高峰。

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